論文の概要: Adapting While Learning: Grounding LLMs for Scientific Problems with Intelligent Tool Usage Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00412v2
• Date: Tue, 04 Feb 2025 06:11:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:21:52.934067
• Title: Adapting While Learning: Grounding LLMs for Scientific Problems with Intelligent Tool Usage Adaptation
• Title（参考訳）: 学習中の適応: 知能ツール利用適応による科学的問題に対するLLMの接地
• Authors: Bohan Lyu, Yadi Cao, Duncan Watson-Parris, Leon Bergen, Taylor Berg-Kirkpatrick, Rose Yu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、単純な科学的問題を解決する上で有望な能力を示すが、ドメイン固有の微調整でさえも、複雑な言語に対する幻覚を生み出すことが多い。 本稿では,AWL(Adapting While Learning)という2成分微調整手法を提案する。 最初のコンポーネントであるWorld Knowledge Learning (WKL)では、LLMはツール生成ソリューションから学習することで、科学的知識を内部化する。 第2のコンポーネントであるツール・ユース・アダプテーション(TUA)では、WKL学習モデルの精度に基づいて質問を簡単または困難に分類し、ツールに切り替えながら簡単な問題に対する直接的な推論を維持するよう訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.805610561281455
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) demonstrate promising capabilities in solving simple scientific problems but, even with domain-specific fine-tuning, often produce hallucinations for complex ones. While integrating LLMs with tools can mitigate this reliability issue, models finetuned on tool usage only often over-rely on them, incurring unnecessary costs from resource-intensive scientific tools even for simpler problems. Inspired by how human experts assess the complexity of the problem before choosing the solutions, we propose a novel two-component fine-tuning method, Adapting While Learning (AWL). In the first component, World Knowledge Learning (WKL), LLMs internalize scientific knowledge by learning from tools-generated solutions. In the second component, Tool Usage Adaptation (TUA), we classify questions as easy or hard based on the WKL-trained model's accuracy, and train it to maintain direct reasoning for simple problems while switching to tools for challenging ones. We validate our method on 6 scientific benchmark datasets in climate science, epidemiology, and mathematics. Compared to the base 8B model, our trained models achieve 28.27% higher answer accuracy and 13.76% better tool usage accuracy, even surpassing state-of-the-art models including GPT-4 and Claude-3.5 on 4 custom-created datasets.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、単純な科学的問題を解決する上で有望な能力を示すが、ドメイン固有の微調整でさえも、複雑な言語に対する幻覚を生み出すことが多い。 LLMをツールと統合することは、この信頼性の問題を軽減することができるが、ツールの使用量によって微調整されるモデルは、単純な問題であっても、リソース集約的な科学ツールから不要なコストを発生させる。 人間の専門家が解を選ぶ前に問題の複雑さを評価する方法に触発され、我々は新しい2成分微調整法、Adapting While Learning (AWL)を提案する。 最初のコンポーネントであるWorld Knowledge Learning (WKL)では、LLMはツール生成ソリューションから学習することで、科学的知識を内部化する。 第2のコンポーネントであるツール・ユース・アダプテーション(TUA)では、WKLで訓練されたモデルの精度に基づいて質問を簡単あるいは困難に分類し、簡単な問題に対する直接的な推論を維持しながら、挑戦するツールに切り替えるように訓練する。 気候科学,疫学,数学の6つの科学的ベンチマークデータセットを用いて,本手法の有効性を検証した。 ベース8Bモデルと比較して、トレーニングされたモデルでは、回答精度が28.27%、ツール使用精度が13.76%向上し、4つのカスタム作成データセットでGPT-4やClaude-3.5といった最先端モデルを超えています。

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